Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1955
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
también escribí una tonelada de código hoy, parece que se pone interesante
Mañana lo probaré en el terminal.
intentando hacer ingeniería inversa a ese bot... parece que ya lo han hecho :D y aún mejordeduzca de cada transacción
"Fila de origen": ¿son precios o una muestra? Reinicia la muestra.
Los incrementos de la oferta.
en la memoria
" si el tren y la prueba provienen de distribuciones diferentes (convencionalmente). Es decir, la señal que el modelo aprendió en el tren simplemente no está presente en la prueba. Lo más sencillo es probar otros esquemas de validación, por tiempo, por diferentes grupos, etc. Más complicado - es la llamada validación adversarial, cuando primero construimos un modelo para distinguir la bandeja de la prueba, y luego usamos como conjunto de validación aquella pieza de la bandeja que es más similar a la prueba.
en la memoria
" si el tren y la prueba provienen de distribuciones diferentes (convencionalmente). Es decir, la señal que el modelo aprendió en el tren simplemente no está presente en la prueba. Lo más sencillo es probar otros esquemas de validación, por tiempo, por diferentes grupos, etc. Más complicado - es la llamada validación adversarial, cuando primero construimos un modelo para distinguir la bandeja de la prueba, y luego usamos como conjunto de validación aquel trozo de bandeja que es más similar a la prueba".
Lea el artículo: una idea interesante. Pero creo que el resultado será un ajuste a la prueba más que a la bandeja. Si los nuevos datos son diferentes, también obtendremos un 50/50
Lo estoy guardando en mi blog. Es un dolor de cabeza encontrar tus memos.
He leído el artículo: es una idea interesante. Pero creo que el resultado será un ajuste de prueba más que un ajuste de pista. Si los nuevos datos son diferentes, también obtendremos un 50/50
Quería decir que no los datos serán diferentes, sino el resultado, pero ahora pensé, ¿y si realmente añadimos información sobre los datos circundantes en las muestras, que no participaron en la construcción del modelo? Si sólo utilizamos el árbol como ejemplo, antes de la última división, miramos las estadísticas de otros predictores, identificamos los que muestran una opción de clasificación estadísticamente positiva y buscamos que en la muestra global estos predictores no estén correlacionados con el predictor de la última división, entonces tenemos información adicional sobre las condiciones del mercado que no se tiene en cuenta al seleccionar la última división. Los árboles, en cambio, se construyen según el principio de la codicia y la última división es sin duda una competencia entre los predictores.
Entonces nuestra división no será sólo A>X, sino A>X1 && B>X2&& C>X3- es decir, tendremos en cuenta la información del entorno.
¿Cuáles son los cálculos analógicos en el artículo - que entendió?
No puedo asegurarlo, pero sospecho que un número analógico es inmediatamente un valor y un número digital necesita ser convertido en este.
Salvo que el procesador se calienta y me temo que sus análogos flotarán con el tiempo (darán un error) y encima habrá muchas interferencias
No puedo asegurarlo, pero sospecho que el número analógico es inmediatamente un valor, y el número digital necesita ser convertido a ese valor.
Salvo que el procesador se calienta y me temo que sus análogos flotarán con el tiempo (darán un error) y encima habrá muchas interferencias
Un poco equivocado, los ordenadores digitales trabajan con la información como 0 y 1. ¿Hay corriente en el conductor o no formando matrices de nivel superior. Una señal analógica puede convertirse en digital por desCRIpción. Pero creo que lo que ocurre aquí no es la adición y las operaciones matemáticas con la presencia de corriente en el conductor o no, sino con el nivel de tensión en un determinado conductor, que es la señal analógica que de alguna manera aprendieron a sumar. Bueno, si quieres cinco, son 5 voltios en el pin del procesador, y si quieres 8,345354346346, es la misma cantidad de voltios.
Como dije en mi vídeo, hay dos talones de Aquiles que no están implementados actualmente en relación con la neurona biológica. La primera es la posibilidad de cortar y hacer conexiones entre neuronas y la segunda es trabajar digitalmente, donde hay una desCRIpción en forma de orden decimal de magnitud. En el mundo analógico estas dimensiones son mucho mayores y creo que son individuales para cada neurona, es decir, la señal analógica tiene una dimensión infinita en la que podemos afinar el número con un número infinito de dígitos después de la coma. El mundo de los números reales es así :-)
Si lo he entendido bien y el procesador funcionará con señales analógicas, se trata de un verdadero avance donde un talón de Aquiles ya se ha reducido.... De hecho, dentro de nuestras cabezas hay neuronas que transmiten señales analógicas entre sí.
¿Cuáles son los cálculos analógicos del artículo?
Algo así como los transistores de tubo, al parecer, sólo que muy pequeños.